H酸生产新方法的探索

1.引言 H酸单钠盐是重要的染料中间体。在大型工业装置中,传统的生产方法是用精萘为原料,经过磺化、硝化、中和、还原、T酸离析、溶解、碱熔、酸析等八道工序才能完成。由于合成H酸的反应步骤多,工艺复杂,使得该产品生产费用高,产品收率低。早期的《染料中间体工业实践法》中,曾报导过硝基T酸的硫酸溶液(简称硝化物)直接用铁粉还原制备T酸的试验情况。虽然制备过程较为复     

东北地区玻璃工厂液化石油气站设计的改进

在北方严寒的气候条件下，液化石油气站会遇见其它地方不常见的问题，因此其设计有较大特殊性。本文根据在东北某玻璃厂液化石油气站设计的经验，总结出一些常遇见的问题，并提出其解决方法。     

黄芩甙纳米乳的制备

研制了黄芩甙纳米乳并对其进行了质量评价。通过绘制伪三元相图优选处方,以肉豆蔻酸异丙酯(IPM)、液体石蜡和维生素E油为油相,蓖麻油聚氧乙烯醚(EL-40)为表面活性剂,乙醇为助表面活性剂制备黄芩甙纳米乳,用透射电子显微镜(TEM)、Nicomp388/ZetaPALS激光粒度测定仪分别考察了其形态和粒径;通过恒温加速实验检验了其稳定性。黄芩甙纳米乳在透射电镜下呈圆球形,分布均匀,平均粒径为(35.3±0.27)nm,恒温加速实验结果显示其未分层,仍为澄清透明纳米乳状液。纳米乳质量稳定,能提高黄芩甙的溶解度,且有很好的皮肤渗透性,提高了化妆品在皮肤上的延展性,可望用作皮肤化妆品基质。     

苯二胺的气相色谱分析

本文采用气相色谱法在填充柱上，对于苯二胺类异构体进行了分离，提出了定量方法，并对于方法的精密度，准确度，最小检出量等进行了考核。     

电沉积Cr-SiC高耐磨复合镀层的研究

从常规的六价铬电解液中,将不导电的SiC微粒(平均粒径2.0μm)与铬共沉积是十分困难的。只有当微粒在溶液申的含量达到400g/L以上,并添加微量稀土元素离子时,SiC微粒才能与Cr共沉积而形成Cr-SiC 复合镀层。Cr-SiC复合镀层的硬度比纯铬层有明显提高,其显微硬度可达Hv1400(纯铬层为HV910)。溶液中SiC微粒的数量、电流密度和溫度对SiC微粒的共沉积有很大影响。在六价铬镀液中,在各种SiC载荷量下,SiC的最大共沉积均发生在20 A/dm~2,40℃。当温度在50℃以上,电流密度35A/dm~2以上时得不到复合镀层。复合镀层的硬度随SiC含量的增加而提高,当SiC含量高于1.1％(重量),镀层变得疏松,脆性增加,因而硬度反而下降。本文还研究了Cr-SiC复合镀层的电子显微结构和耐磨性能。     

基于CIM模型的遥视与EMS系统一体化联动

CIM模型是IEC61970标准整体框架的基础,它是一种描述电力系统所有对象逻辑结构和关系的信息模型,为各个应用提供了与平台无关的统一的电力系统逻辑描述。本文介绍了一种基于ClM模型数据库的视频及环境监控系统与能量管理系统（EMS）的联动解决方案,实现了视频及环境监控系统与能量管理系统（EMS）的数据自动同步与设备操作联动视频的功能,彻底改变了以往变电站视频监控系统与能量管理系统（EMS）相互独立的运行方式,让使用者真正从电力调度专业角度利用视频图像资源辅助管理变电站的安全生产运行。     

水样中硫酸根离子的测定方法

提出了以乙醇为介质，钍试剂作指示剂，亚甲基蓝溶液作衬色剂，用氯化钡标准溶液作滴定剂，测定水样中硫酸根离子的方法。该方法可简便、准确地测定各种水样中的硫酸根离子     

原位聚合法制备高透光率韧性PMMA复合树脂的研究

采用原位聚合法制备PMMA/P(BA-St)/PMMA三层韧性有机玻璃复合树脂,分子设计方法的使用,保持了材料的透明性。考察了韧性粒子粒径、橡胶相组成以及橡胶含量对材料力学和光学性能的影响。借助透射电镜、扫描电镜和动态光散射方法对复合胶乳粒子以及所制材料的形态结构进行了表征。结果表明:橡胶相的折光指数对材料的透光率有明显影响,橡胶相玻璃化温度越低,越有利于增韧。     

间羟基二乙基苯胺生产废水预处理研究

间羟基二乙基苯胺是一种染料中间体,其生产废水CODCr高,成分复杂。应用曝气吹脱 电解法对其高盐废水预处理工艺进行了可行性的研究,建立了曝气吹脱 电解法预处理方案。曝气吹脱与电解法的CODCr去除率分别可达20%与80%,提高了可生化性,便于后接生化处理。经实验优选最佳工艺参数为:曝气吹脱pH值4 0,曝气吹脱时间90min;电解进水pH值7 0左右,电解外加电压7V,电解停留时间120min,电极板间距3cm。     

基于改进深度强化学习的三维环境路径规划

提出一种改进深度强化学习算法(NDQN),解决传统Q-learning算法处理复杂地形中移动机器人路径规划时面临的维数灾难。提出一种将深度学习融于Q-learning框架中,以网络输出代替Q值表的深度强化学习方法。针对深度Q网络存在严重的过估计问题,利用更正函数对深度Q网络中的评价函数进行改进。将改进深度强化学习算法与DQN算法在同样的三维环境下进行仿真实验,从最优路径长度、损失函数值、得到稳定的奖励值、收敛速度等方面进行对比,改进深度强化学习算法比DQN算法得到很大的改善,说明改进的算法比DQN算法寻得了更优的策略。